ES和MongDB的区别与异同

ElasticSearch 与 NoSQL 数据库差异

本⽂探讨下ElasticSearch 与 NoSQL 数据库差异，主要以MongoDB作为NoSql代表。

MongoDB 是开源的⾯向⽂档的数据库管理系统。ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和分析引擎。

共有特性

⼀些特性是两者共有的，如⾯向⽂档存储，⽆Schema，分布式数据存储，⾼可⽤性，分⽚和复制等。虽然使⽤ElasticSearch作为主数据存储是可⾏的，但具体需求场景是决定选择哪个产品的关键。

发展历程

如果了解两个产品的发展历程，你将了解它们分别的应⽤场景。

MongoDB主要实现NoSQL数据库管理系统，⽤于存储海量数据（humongous，Mongo名称的由来）。另⼀⽅⾯，Elasticsearch基于数据抽取⼀些值，提供实时存储、索引、搜索和分析数据功能。这些数据收集⾃其他数据源(包括MongoDB)，可以直接存储在Elasticsearch集群中。

两者差异

下⾯是两者之间的⼀些差异：

索引 - Elasticsearch 使⽤ Apache Lucene 实现索引，⽽ MongoDB 索引是基于传统的B+ 树结构. Elasticsearch利⽤Lucene实现实时索引和搜索功能，默认⽀持在⽂档的每个字段上创建索引。⽽ MongoDB,我们必须定义索引⽤于提升查询性能，但会影响写操作。实现语⾔ - Elasticsearch 采⽤ Java语⾔编写, ⽽ MongoDB 是 C++语⾔实现。

⽂档 - Elasticsearch 存储 JSON ⽂档, MongoDB 采⽤BSON格式存储 (Binary JSON).REST 接⼝ - Elasticsearch 提供 RESTful接⼝. MongoDB 不提供 RESTful接⼝.

MapReduce - MongoDB ⽀持 MapReduce 数据操作。 Elasticsearch 不⽀持 MapReduce.两者之间⾸要差异为：

MongoDB是通⽤功能的⾮RESTful风格的 NoSQL 数据库. ⽂档以 BSON 格式存储，主要⽤于存储数据。

Elasticsearch 是分布式全⽂检索引擎，可以提供实时Restful风格API处理海量⾯向⽂档的数据。⽂档使⽤JSON格式，主要⽤于基于⽂本的数据搜索。

同时使⽤

很难对两者进⾏⽐较，实际应⽤中两者通常同时使⽤。

Elasticsearch⼀般不作为主存储数据库，⽽是和SQL & NoSQL数据库⼀起使⽤，作为辅助数据库。

与MongoDb不同, Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana ⼀起称为ELK stack，⽤于快速查询数据并可视化展现分析数据。

Elasticsearch ⾮常适合需要基于⽂本进⾏快速索引然后进⾏检索，其查询速度⾮常快，⼤多数情况速度最多⼏⼗毫秒。

总结

Elasticsearch 通常作为主数据库存储的辅助存储库。⼀般数据库系统更聚焦于约束、准确性和健壮性。当主记录在事务中更新时，其会同时被推送⾄Elasticsearch中.

⼀般典型使⽤PostgreSQL 和 ZooKeeper 负责数据的存储, 同时提供给Elasticsearch实现实时检索。